生成AIを活用したTerraformワークフロー HCP Terraform × Claude Code 2025/09/16 佐藤雅樹 1 

アジェンダ 1. 背景・課題 2. 解決アプローチ 3. デモンストレーション 4. まとめ・次のステップ 2 

背景：生成AIでIaCのハードルは下がった 生成AIによってTerraformコードが自動生成可能に Infrastructure as Codeの敷居が大幅に下がった しかし、新たな課題も... 3 

課題1：コード品質の担保が困難 ガイドライン遵守：組織のルールに沿っているか？ セキュリティ：安全な設定になっているか？ レビュー負荷：生成されたコードのレビューが大変 4 

課題2：AIエージェントに対するガードレールが必要 強い権限：IaCはクラウドリソースへの強力な権限が必要 オペミスのリスク：本番環境のリソースを誤って削除 例：Terraform管理のEC2を生成AIがdestroyしてサービス停止 5 

課題3：活用レベルの個人差 生成AIの活用スキルに個人差が大きい チーム全体の生産性向上が困難 6 

解決アプローチ Terraformワークフローを整備し、その中に生成AIを組み込む 1. HCP Terraform：権限管理・Apply/Plan制御 2. Sentinel：セキュリティ担保・ガイドライン遵守 3. GitHub + Claude Code：チーム内生成AI活用 7 

HCP Terraformとは HashiCorpが提供する、チームがTerraformを共同で使用できるように支援する SaaS クラウドリソースの権限管理とワークフロー制御 Sentinelによるガバナンス・セキュリティ担保 VCS連携によるGitOpsワークフロー 8 

今回の構成 9 

デモ 10 

まとめ 前提：生成AI導入前にTerraformワークフローを整備 組織レベル：ワークフロー内に生成AIを組み込み 運用性：生成AI + HCP Terraformを活用することで、Terraform初心者でも簡単にガ イドラインに遵守したコードを作成可能 11